Nhận dạng 26 bậc tự do của bàn tay sử dụng phương pháp mô hình với ảnh màu – độ sâu

Tóm tắt— Trong báo cáo này, chúng tôi trình bày hướng tiếp cận mô hình để nhận dạng đầy đủ 26 bậc tự do của bàn tay. Thông tin vào bao gồm ảnh quan sát màu – độ sâu (RGB-D) thu được từ cảm biến ảnh Kinect và ảnh mô hình 3 chiều của bàn tay xây dựng từ cấu trúc giải phẫu học và ma trận đồ họa. Một hàm mục tiêu sau đó được thiết lập sao cho hàm đạt giá trị cực tiểu khi ảnh mô hình và ảnh quan sát là trùng nhau. Để giải bài toán tối ưu 26 chiều này, giải thuật tối ưu bầy đàn (PSO) được sử dụng với một số cải tiến. Đồng thời, những tác vụ đòi hỏi tính toán lớn được chúng tôi đưa vào khối xử lý đồ họa GPU để thực hiện tính toán song song. Kết quả mô phỏng và thực nghiệm cho thấy hệ thống có thể nhận dạng được 26 bậc tự do của bàn tay với tốc độ xử lý 0,8 giây/hình. Giải thuật kém nhạy với nhiễu môi trường. Phần cứng yêu cầu đơn giản với một camera

pdf7 trang | Chia sẻ: thanhle95 | Lượt xem: 173 | Lượt tải: 0download
Bạn đang xem nội dung tài liệu Nhận dạng 26 bậc tự do của bàn tay sử dụng phương pháp mô hình với ảnh màu – độ sâu, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Nhận dạng 26 bậc tự do của bàn tay sử dụng phương pháp mô hình với ảnh màu – độ sâu Quách Công Hoàng, Phạm Minh Triển, Đặng Anh Việt, Phạm Đình Tuân, Trần Thuận Hoàng, Phùng Mạnh Dương Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội Hà Nội, Việt Nam Email: duongpm@vnu.edu.vn Tóm tắt— Trong báo cáo này, chúng tôi trình bày hướng tiếp cận mô hình để nhận dạng đầy đủ 26 bậc tự do của bàn tay. Thông tin vào bao gồm ảnh quan sát màu – độ sâu (RGB-D) thu được từ cảm biến ảnh Kinect và ảnh mô hình 3 chiều của bàn tay xây dựng từ cấu trúc giải phẫu học và ma trận đồ họa. Một hàm mục tiêu sau đó được thiết lập sao cho hàm đạt giá trị cực tiểu khi ảnh mô hình và ảnh quan sát là trùng nhau. Để giải bài toán tối ưu 26 chiều này, giải thuật tối ưu bầy đàn (PSO) được sử dụng với một số cải tiến. Đồng thời, những tác vụ đòi hỏi tính toán lớn được chúng tôi đưa vào khối xử lý đồ họa GPU để thực hiện tính toán song song. Kết quả mô phỏng và thực nghiệm cho thấy hệ thống có thể nhận dạng được 26 bậc tự do của bàn tay với tốc độ xử lý 0,8 giây/hình. Giải thuật kém nhạy với nhiễu môi trường. Phần cứng yêu cầu đơn giản với một camera. Từ khóa—nhận dạng bàn tay, giải thuật bầy đàn, cảm biến ảnh Kinect I. GIỚI THIỆU Khi máy tính ngày càng thu nhỏ kích thước như một chiếc kính hay chiếc đồng hồ đeo tay thì việc sử dụng bàn phím, chuột hay màn hình cảm ứng trở nên không thích hợp. Thay vào đó, những cách thức tương tác người – máy mới cần được thúc đẩy nghiên cứu. Bàn tay, bộ phận hoạt động chính xác và hiệu quả nhất khi con người sử dụng công cụ, được đánh giá nhiều tiềm năng. Và thực tế bài toán nhận dạng tư thế tay đã nhận được nhiều sự quan tâm nghiên cứu và đã có những ứng dụng cụ thể như tương tác robot, nhận diện ngôn ngữ cử chỉ, hay điều khiển thiết bị [1] Tuy nhiên, các ứng dụng tương tác hiện đại như thực tế ảo (VR) và thực tế tăng cường (AR) thường đòi hỏi độ chính xác cao cùng số bậc tự do lớn khiến các phương pháp truyền thống tỏ ra kém hiệu quả. Thay vào đó, phương pháp mô hình được xem là hướng tiếp cận khả thi hiện nay [1] – [4]. Phương pháp mô hình nhận dạng dựa trên so sánh ảnh quan sát với ảnh mô hình 3 chiều. Ảnh quan sát là hình ảnh thu được từ hệ một hoặc nhiều camera và có thể kèm thông tin độ sâu. Trong khi đó, ảnh mô hình được xây dựng dựa trên cấu trúc giải phẫu học cùng các ma trận đồ họa. Tùy mục đích ứng dụng và giải thuật, ảnh mô hình có thể khác nhau giữa các nhóm nghiên cứu. Trong [3], mô hình bàn tay được xây gồm 12 bậc tự do với 10 bậc dành cho các ngón tay và 2 bậc dành cho chuyển động tịnh tiến trong không gian. Để nhận dạng tư thế tay, có hai phép đo được sử dụng. Phép đo thứ nhất đo mức độ chồng chập về diện tích giữa ảnh quan sát và ảnh mô hình chiếu trên mặt phẳng quan sát. Phép đo thứ hai đánh giá sự sai khác về khoảng cách giữa các đường biên của hai ảnh. Kĩ thuật tối ưu xuống dốc đơn hình (downhill simplex) sau đó được sử dụng để tìm tư thế cho sai khác nhỏ nhất. Các ràng buộc cơ sinh học cũng được sử dụng nhằm thu hẹp không gian tìm kiếm và loại bỏ các trường hợp không thực. Kết quả thực nghiệm cho thấy giải thuật đã nhận dạng được chuyển động đơn giản của bàn tay trong điều kiện nền đồng màu. Trong một nghiên cứu khác [4], Stenger đề xuất mô hình bàn tay với 27 bậc tự do được biểu diễn bởi 39 mặt bậc hai cụt. Việc sử dụng mặt bậc hai giúp đơn giản quá trình khởi tạo mô hình 3 chiều đồng thời dễ dàng thực hiện các phép chiếu. Bộ lọc Kalman sau đó được sử dụng để ước lượng và tối thiểu sai số hình học giữa các đường biên của ảnh quan sát và ảnh mô hình. Kết quả cho thấy giải thuật có thể nhận dạng được 7 bậc tự do với tốc độ 3 hình/giây. Để nâng cao độ chính xác, Stenger sau đó đã đề xuất sử dụng tập hợp mẫu gồm 16.055 tư thế bàn tay kết hợp với bộ lọc Bayes phân cấp [5]. Các hàm so sánh tương quan cũng được cải tiến để có thể làm việc được điều kiện nhiễu môi trường lớn. Giải thuật thành công với tỉ lệ nhận dạng hơn 90% và độ chính xác 9.3 điểm ảnh cho ảnh 320x240. Tuy nhiên, quá trình cài đặt thuật toán tương đối phức tạp với nhiều bước căn chỉnh thủ công đồng thời yêu cầu phải có tập dữ liệu quan sát lớn. Hội thảo quốc gia 2014 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ thông tin (ECIT2014) ISBN: 978-604-67-0349-5 384 Gần đây, Oikonomidis đã đề xuất mô hình bàn tay gồm 26 bậc tự do được xây dựng từ các hình đồ họa cơ bản là hình cầu, hình trụ và hình elipsoid [2]. Ảnh quan sát được sử dụng bao gồm ảnh màu và ảnh độ sâu thu thập bởi cảm biến ảnh Kinect. Giải thuật tối ưu bầy đàn sau đó được áp dụng để tìm nghiệm cho bài toán cực tiểu sự sai khác giữa ảnh quan sát và ảnh mô hình. Kết quả cho thấy giải thuật đã nhận diện được đầy đủ 26 bậc tự do của bàn tay với tốc độ 15 hình/giây. Tuy vậy, quá trình khởi tạo ban đầu vẫn phải thực hiện thủ công. Trong báo cáo này, chúng tôi tiếp cận theo hướng mô hình để giải quyết bài toán nhận dạng tư thế bàn tay, hay cụ thể hơn là trạng thái các khớp nối của bàn tay. Vấn đề nhận dạng được xây dựng như một bài toán tối ưu với mục tiêu là tối thiểu sự sai khác giữa ảnh mô hình của các thế tư thế tay giả định với ảnh quan sát thu được từ cảm biến ảnh Kinect. Giải thuật bầy đàn cải tiến sau đó được sử dụng để giải bài toán tối ưu này. Đồng thời, các tác vụ đòi hỏi tính toán lớn được đưa vào khối xử lý đồ họa GPU của máy tính để tính toán song song. Kết quả thực nghiệm hiện tại cho thấy hệ thống có thể nhận dạng được 26 bậc tự do của bàn tay trong thời gian 0.8s. Kết quả nhận dạng kém nhạy với nhiễu môi trường và yêu cầu phần cứng đơn giản. II. MÔ HÌNH BÀN TAY Để triển khai giải thuật nhận dạng, mô hình bàn tay bao gồm ảnh mô hình và ảnh quan sát cần được định nghĩa. Hình 1. Mô hình động học của bàn tay A. Ảnh mô hình bàn tay Bàn tay con người bao gồm 27 xương, trong đó có 8 xương ở cổ tay và 19 xương cho lòng bàn tay và ngón tay. Các xương này được kết nối với nhau bởi các khớp nối có một hoặc nhiều bậc tự do. Hình 1 biểu diễn các khớp nối cùng số bậc tự do tương ứng tạo thành tổng cộng 26 bậc tự do [1]. Trong đó, cổ tay có 6 bậc tự do với 3 bậc tự do cho chuyển động tịnh tiến trong không gian và 3 bậc tự do cho chuyển động xoay quanh các trục. Năm ngón tay mỗi ngón có 4 bậc tự do với 2 bậc cho khớp gốc ngón tay (gập/ngửa và khép/mở) và 1 bậc cho mỗi khớp còn lại. Với cách biểu diễn như vậy, động học của mỗi ngón tay được xác định bởi một vector gồm 4 tham số góc: ( , , , )x zi MP MP PIP DIPq     (1) trong đó xMP và zMP là hai góc quay của khớp gốc, PIP là góc quay của khớp giữa và DIP là góc quay của khớp đỉnh. Tương tự, vị trí và hướng của bàn tay được xác định qua cổ tay bởi vectơ gồm 6 tham số: ( , , , , , )x y zc c c c c c cq x y z    (2) trong đó ( , , )c c cx y z là tọa độ của cổ tay trong không gian và ( , , )x y zc c c   là hướng của bàn tay quay quanh các trục tương ứng. Như vậy, tư thế của bàn tay hoàn toàn xác định khi biết 26 tham số góc: ( , ), 1, 2,...,5i ch q q i  (3) Do đặc điểm giải phẫu học, chuyển động của các khớp ngón tay bị ràng buộc bởi các cơ giằng dẫn tới các góc quay của cổ tay và các đốt ngón tay bị giới hạn. Đặc điểm này là quan trọng bởi nó giúp giới hạn đáng kể không gian tìm kiếm của giải thuật bầy đàn sau này. Bảng 1 trình bày giới hạn của các tham số góc của ngón tay. Bảng 2 trình bày giới hạn các tham số của cổ tay. Lưu ý rằng giới hạn của vị trí ( , , )c c cx y z được xác định bởi thị trường của camera. BẢNG 1: GIỚI HẠN CÁC THAM SỐ GÓC CỦA NGÓN TAY x MP zMP PIP DIP Ngón cái 00 – 900 -150 – 600 00 – 500 -150 – 700 Ngón trỏ 00 – 900 -150 – 150 00 – 1000 00 – 600 Ngón giữa 00 – 900 -100 – 100 00 – 1000 00 – 600 Ngón đeo nhẫn 00 – 900 -300 – 00 00 – 1000 00 – 600 Ngón út 00 – 900 -450 – 00 00 – 1000 00 – 600 BẢNG 2: GIỚI HẠN CÁC THAM SỐ GÓC VÀ VỊ TRÍ CỦA CỐ TAY cx cy cz xc yc zc -0,9 m – 0,9 m -0,68 m – 0,68 m 0,5 m – 1,5 m -300 – 1200 -700 – 750 -350 – 200 Từ cấu trúc giải phẫu học và động học, chúng tôi biểu diễn ảnh mô hình của bàn tay gồm 2 phần: lòng bàn tay và năm ngón tay. Lòng bàn tay được biểu diễn bởi một hình trụ elip bao hai đầu là 2 khối ellipsoid (hình 2). Mỗi ngón tay được biểu diễn bởi 3 hình nón cụt tương ứng với các đốt ngón tay và 4 hình cầu tương ứng với các khớp ngón tay và đầu ngón tay. Riêng ngón cái có cấu tạo hơi khác nên đốt ngón tay lớn nhất được biểu diễn bởi một khối ellipsoid thay vì hình nón cụt. Kích Hội thảo quốc gia 2014 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ thông tin (ECIT2014) ISBN: 978-604-67-0349-5 385 thước và tỉ lệ giữa các phần của bàn tay được xác định dựa trên đo đạc bàn tay thực. Trên máy tính, ảnh mô hình được chúng tôi biểu diễn đồ họa dựa trên thư viện OpenGL [12]. Hình 2. Ảnh mô hình bàn tay tạo bởi các khối hình học cơ bản Ảnh mô hình cho phép biểu diễn hình ảnh 3 chiều của bàn tay trong không gian. Bằng các phép chiếu hình học lên mặt phẳng quan sát, ta có thể thu được ảnh màu và ảnh độ sâu. Các ảnh này được dùng để so sánh với ảnh quan sát thu từ cảm biến ảnh Kinect. B. Ảnh quan sát bàn tay Ảnh quan sát là ảnh thu được từ một hoặc nhiều camera ghi lại hình ảnh bàn tay. Trong hệ thống của chúng tôi, ảnh quan sát bao gồm ảnh màu RGB và ảnh độ sâu ghi bởi một cảm biến ảnh Kinect [16] có độ phân giải 640x480 và tốc độ 15 hình/giây (hình 3). Bằng thuật toán nhận diện màu da và phân hoạch độ sâu, vùng bàn tay trên ảnh màu và ảnh độ sâu được trích chọn. Kết quả của giai đoạn tiền xử lý này sẽ cho ta ảnh quan sát ( , )s dO O O với Os là ảnh màu và Od là ảnh độ sâu. Hình 3. Ảnh quan sát bao gồm: (a) ảnh màu; (b) ảnh độ sâu III. GIẢI THUẬT NHẬN DẠNG Hình 4 trình bày sơ đồ giải thuật nhận dạng được đề xuất trong bài báo. Giải thuật bao gồm 3 giai đoạn chính: trích chọn ảnh quan quan sát của bàn tay; xây dựng ảnh mô hình giả định của bàn tay tương ứng với góc nhìn quan sát; và tìm tư thế tối ưu bằng giải thuật bầy đàn. Hình 4. Sơ đồ giải thuật nhận dạng Phần xây dựng ảnh mô hình và ảnh quan sát đã được trình bày ở mục II. Việc tìm tư thế tối ưu được thực hiện qua hai giai đoạn. Giai đoạn thứ nhất là xây dựng hàm mục tiêu để đánh giá sự sai khác giữa ảnh quan sát và ảnh mô hình. Qua đó, chuyển bài toán nhận dạng thành bài toán tối ưu. Giai đoạn thứ hai là giải bài toán tối ưu sử dụng giải thuật bầy đàn. Chi tiết mỗi bước như sau. A. Xây dựng hàm mục tiêu Giả sử có ảnh quan sát O, mục tiêu là cần tìm một bộ 26 tham số động học của bàn tay ( , )kq kqi cq q sao cho ảnh mô hình hkq tạo bởi bộ tham số này giống với ảnh quan sát O nhất. Tiêu chí để so sánh sự sai khác giữa ảnh mô hình và ảnh quan sát được xây dựng theo [2] như sau. Xét một ảnh mô hình h bất kì, bằng phép chiếu hình học lên mặt phẳng quan sát với thông tin về tiêu cự và góc nhìn của camera C, ta thu được ảnh độ sâu  ,dr h C . Ảnh độ sâu này sau đó được so sánh với ảnh độ sâu quan sát Od để tìm ảnh tương quan nhị phân  ,mr h C . Quy tắc tính ảnh tương quan như sau: Giá trị của mỗi điểm ảnh của ( , )mr h C bằng “1” khi tại vị trí đó sai khác giữa ( , )dr h C và Od nhỏ hơn một khoảng dm hoặc tại đó Od không xác định; trong các trường hợp còn lại, giá trị của ( , )mr h C bằng “0”. Ảnh tương quan này sau đó tiếp tục được so sánh với ảnh màu Os để loại bớt những vùng độ sâu không thích hợp. Kết quả dẫn đến hàm đánh giá sai khác của toàn bộ mô hình như sau: Hội thảo quốc gia 2014 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ thông tin (ECIT2014) ISBN: 978-604-67-0349-5 386    min ,, , ( ) 2 ( ) 1 ( ) ( ) d d M s m s m s m s m o r d D O h C o r o r o r o r                 (4) trong đó  kí hiệu phép HOẶC lôgic;  kí hiệu phép VÀ lôgic; dM là hằng số dương giới hạn khác biệt về độ sâu; λ là hằng số chuẩn hóa sai khác diện tích; tổng Σ được tính trên toàn bộ các điểm ảnh. Xét về mặt ý nghĩa, tỉ số:  min , ( ) d d M s m o r d o r     thể hiện sự sai khác về độ sâu giữa ảnh quan sát và ảnh mô hình; còn tỉ số 2 ( ) ( ) ( ) s m s m s m o r o r o r        thể hiện sự sai khác về diện tích giữa hai ảnh. Nói cách khác, một tư thế bàn tay h được xem là nghiệm cần tìm nếu ảnh mô hình tạo bởi nó có sự sai khác về độ sâu và về diện tích với ảnh quan sát là nhỏ nhất. Để loại trừ những tư thế bàn tay vô lý ví dụ như ngón trỏ và ngón giữa xuyên qua nhau, một lượng . ( )k kc h được thêm vào để tăng giá trị sai khác trong những trường hợp trên. Kết quả là hàm mục tiêu sau cùng được biểu diễn như sau:      , , , .kE h O D O h C kc h  (5) trong đó các tham số cho  , ,D O h C và  ,E h O được chọn như sau: 1md cm , 4Md cm , 20  , 10k  và ( ) min( ( , ),0) p Q kc h p h  với Q là 3 cặp ngón tay không tính ngón cái và  biểu diễn sự sai khác về góc giữa 2 ngón tay trong mỗi cặp. Với hàm mục tiêu (5), bài toán nhận dạng trở thành bài toán tối ưu trong đó cần tìm 26 tham số của tư thế h để  ,E h O cực tiểu. Để giải bài toán này, chúng tôi sử dụng phương pháp tối ưu bầy đàn. B. Nhận dạng sử dụng phương pháp tối ưu bầy đàn Về lý thuyết, rất khó để tìm lời giải tường minh cho phương trình (5). Thay vào đó, các phương pháp giải thống kê thường được sử dụng như giải thuật Powell [6], giải thuật Nelder – Mead [7], hay giải thuật di truyền [8]. Trong bài báo này, chúng tôi sử dụng phương pháp tối ưu bầy đàn nhờ tốc độ hội tụ nhanh và đơn giản trong cài đặt [9]. Giải thuật bầy đàn giải bài toán tối ưu bằng cách tạo ra một tập hợp gồm n phần tử, mỗi phần tử di chuyển và tiến hóa qua mỗi bước để rồi cuối cùng hội tụ tại điểm tối ưu. Ban đầu, các phần tử được gán một vị trí và vận tốc ngẫu nhiên. Sau đó, tại mỗi bước, mỗi phần tử cập nhật vị trí tốt nhất của nó, Pk, và vị trí tốt nhất của cả đàn, Gk. Gọi xk và vk lần lượt là vị trí và vận tốc hiện tại của mỗi phần tử. Khi đó, vị trí và vận tốc tiếp theo của phần tử đó được cập nhật như sau:     1 1 1 2 2 k k k k k kv w v c r P x c r G x      (6) 1 1k k kx x v   (7) với w là hệ số giảm vận tốc, c1 là hằng số đặc trưng cho yếu tố cá thể, c2 là hằng số đặc trưng cho yếu tố bầy đàn, r1 và r2 là hai biến ngẫu nhiên phân phối đều trong khoảng [0,1]. Phương trình (6) và (7) hàm ý mỗi phần tử sẽ di chuyển ngẫu nhiên nhưng có khuynh hướng tiến về vị trí tốt nhất của cả đàn và vị trí tốt nhất mà nó đã đi qua. Tương quan giữa yếu tố bầy đàn và yếu tố cá thể được thể hiện qua các hệ số c1 và c2. Áp dụng vào bài toán nhận dạng, vị trí của mỗi phần tử được định nghĩa là vectơ 26 chiều ứng với 26 tham số động học của bàn tay hay chính là tư thế h của bàn tay. Vận tốc được định nghĩa là vectơ 26 chiều thể hiện sự thay đổi tư thế của bàn tay qua mỗi bước. Khi khởi tạo, vị trí của mỗi phần tử được gieo ngẫu nhiên tạo thành các tư thế h1, h2, hn. Vận tốc ban đầu được đặt bằng 0. Từ phương trình (5), giá trị của hàm mục tiêu  ,iE h O được tính cho mỗi tư thế. Từ đó, vị trí tốt nhất của mỗi phần tử Pk và vị trí tốt nhất của cả đàn Gk được xác định. Vận tốc của mỗi phần tử ở thế hệ tiếp theo sau đó được xác định bởi phương trình (6) và vị trí tiếp theo được xác định bởi phương trình (7). Trải qua các bước tiến hóa, vị trí ( hay tư thế bàn tay) của mỗi phần tử sẽ tiến dần tới tư thế thực quan sát bởi camera. Thuật toán dừng khi sai số hàm mục tiêu nhỏ hơn giá trị đặt hoặc số bước tiến hóa đạt tới giá trị tối đa cho phép. Trong hệ thống của chúng tôi, số phần tử của đàn được đặt là 64. Không gian tìm kiếm được giới hạn bởi khoảng giá trị của các phần tử theo bảng 1 và bảng 2. Điều kiện dừng là khi giá trị hàm mục tiêu nhỏ hơn 1.0 hoặc số bước tiến hóa đạt 30. Các hệ số của phương trình (6) được đặt như sau: 1 2.8c  , 2 1.3c  , và 22 / 2 4w       với 1 2c c   . Trong quá di chuyển theo giải thuật PSO, do số chiều lớn nên các vị trí đốt ngón tay thường bị kẹt tại các đỉnh tối ưu cục bộ thay vì tiến tới đỉnh tối ưu toàn cục. Để giải quyết vấn đề này, các phần tử được tạo đột biến (mutation). Cứ sau 3 bước tiến hóa, một nửa số phần tử kém nhất trong đàn được gieo lại ngẫu nhiên 20 chiều tương ứng với các tham số góc của các đốt ngón tay. IV. TĂNG TỐC THUẬT TOÁN SỬ DỤNG KHỐI XỬ LÝ ĐỒ HỌA GPU Do không gian tìm kiếm 26 chiều, giải thuật bầy đàn phải sử dụng tới 64 phần tử tiến hóa qua 30 thế hệ dẫn đến yêu cầu lớn về số lượng phép tính mà nếu xử lý tuần tự bằng CPU sẽ không đảm bảo yếu tố thời gian thực. Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi tận dụng khả năng xử lý song song của khối xử lý đồ họa GPU. Hội thảo quốc gia 2014 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ thông tin (ECIT2014) ISBN: 978-604-67-0349-5 387 Khối xử lý đồ họa GPU, nằm trong cạc đồ họa của máy tính, là một chíp bổ trợ được thiết kế để hỗ trợ CPU trong các tác vụ đồ họa. Do đặc điểm xử lý đồ họa, khối GPU được thiết kế gồm nhiều nhân xử lý (256 trong hệ của chúng tôi) để tính toán song song. Vì vậy, mặc dù mỗi lõi vi xử lý của GPU có năng lực xử lý kém hơn so với CPU, nhưng khi thực hiện song song trên tất cả các lõi thì GPU lại cho kết quả vượt trội. Để lập trình song song trên GPU, hai nền tảng phổ biến hiện nay là CUDA của hãng Nvidia [10] và OpenCL của tổ chức Kronos [11]. Nền tảng CUDA có ưu điểm dễ cài đặt nhưng chỉ hỗ trợ cạc đồ họa của Nvidia. OpenCL, mặt khác, ra đời sau nhưng là chuẩn mở hỗ trợ tất cả các loại cạc đồ họa nên được chúng tôi sử dụng trong nghiên cứu này. Hình 5 trình bày quá trình tính toán song song cài đặt cho giải thuật bầy đàn. Theo đó, tính toán song song được chúng tôi thực hiện giữa các phần tử và trong mỗi phần tử của đàn, cụ thể gồm 3 bước như sau: r2 Vẽ ảnh mô hình bằng OpenGL r3 r4 r5 rnr1 m1 Tính tổng D1,D2 Dn bằng OpenCL Tính các thành phần con của tổng D bằng OpenCL m2 m3 m4 m5 mn Các tư thế h1,h2 hn và hướng nhìn C Các đa giác mô hình bàn tay chuẩn Mô hình quan sát (O) ... ... Tính E cho PSO GPU Bộ nhớ GPU Bộ nhớ GPU Hình 5: Sơ đồ khối quy trình tính toán trên GPU  Bước 1: Mỗi phần tử của đàn được cấp một vùng nhớ riêng trên GPU. Vị trí của mỗi phần tử chính là một tư thế h của bàn tay. Bằng thư viện đồ họa OpenGL [12] và mô hình bàn tay định nghĩa trong phần II.A, một ảnh mô hình 3 chiều của bàn tay được tạo ra với tư thế h. Bằng phép chiếu hình học với thông tin hướng nhìn C và thông số camera đã biết, ta tính được ảnh độ sâu r từ ảnh mô hình. Với 64 phần tử của đàn, ta tạo được 64 ảnh độ sâu r1, r2, , r64 để dùng cho bước tính hàm mục tiêu tiếp theo. Toàn bộ tiến trình trên và cả những tiến trình ở các bước tiếp theo được thực hiện đồng thời cho 64 phần tử trên 64 vùng nhớ riêng của GPU. Vì vậy, giải thuật bầy đàn được song song hóa giữa các phần tử.  Bước 2: Bây giờ, với mỗi phần tử, ta cần tính giá trị sai khác  , ,D O h C theo phương trình (4) để từ đó tính giá trị hàm mục tiêu  ,E h O theo phương trình (5). Phương trình (4) yêu cầu cần phải thực hiện các phép tính d do r , s mO r , s mO r với từng điểm ảnh. Với độ phân giải 640x480 của Kinect, số điểm ảnh của vùng bàn tay khi đó là rất lớn và không phù hợp cho tính tuần tự. Song song hóa các phép tính này do đó cũng cần được thực hiện. Ý tưởng của chúng tôi là áp dụng các phép toán trực tiếp giữa hai vùng nhớ thay vì lần lượt cho mỗi ô nhớ. Cụ thể, ảnh quan sát màu Os và ảnh độ sâu Od được chuyển từ CPU vào bộ nhớ của GPU. Các vùng nhớ này sau đó được sao chép ra 64 vùng tương ứng với số phần tử của đàn. Các phép tính khi đó được thực hiện cho đồng thời tất cả điểm ảnh trong các vùng nhớ lưu Os, Od và ri.  Bước 3: Kết quả của mỗi phép tính ở bước